GPT-5在医学领域的性能表现 - GPT-5在医学影像的推理和理解准确率分别比人类专家高出24.23%和29.40% [2] - 在MedXpertQA多模态测试中，GPT-5的推理和理解得分比GPT-4o分别提高近30%和36% [5][13] - GPT-5在USMLE考试中全面超越GPT-4o，且平均得分领先于其他模型 [10] 测试方法与数据集 - 测试分为三类：纯文本的USMLE考试、多模态的MedXpertQA测试和放射科的VQA-RAD测试，均为零样本设置 [7] - USMLE是美国医师执照考试，分为三个步骤：Step1考察基础医学知识，Step2聚焦临床应用知识，Step3侧重实践 [8][9] - MedXpertQA测试涵盖4460道题目，涉及17个医学专科和11个身体系统，数据源自超20个权威考试内容 [11] - VQA-RAD测试包含315张放射影像和3515个问答对，用于评估模型解读复杂医学图像的能力 [16] 模型对比结果 - 在文本测试中，GPT-5得分大幅领先人类专家，GPT-5-mini略超人类专家，而GPT-4o和GPT-5-nano均低于人类专家 [15] - 在多模态测试中，GPT-5推理超人类专家24%，理解超人类专家29%，GPT-5-mini也大幅超越人类专家 [15][16] - 在VQA-RAD测试中，GPT-5匹配率为70.92%，GPT-5-mini表现略优，匹配率达74.90% [16][17] GPT-5的技术优势 - GPT-5构建了端到端的多模态架构，通过共享标记化技术和跨模态注意力机制实现感知-推理-决策的无缝衔接 [18][19] - GPT-5与GPT-4o的核心差距是从文本主导的混合处理到原生多模态深度融合的代际跨越 [19] - 在推理密集型任务中，GPT-5的思维链提示与增强的内部推理能力形成协同效应，使其能更准确地完成多步推理 [19] 实际应用挑战 - 在模拟日常实践的复杂真实病例测试中，所有AI模型得分均低于实习医生，且远低于拥有执业资格的放射科医生 [20][22] - 尽管GPT-5在标准测试中表现优秀，但现实中患者情况千奇百怪，AI仍需更多实战考验 [19][22]